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查询APP列表 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 listApp_test 方法中的（limit可设置单次请求返回APP列表的最大数量取值范围：1~100）。 配置参数如下： 1 startAppName="app1" #APP名称（从该通道开始返回
查询通道列表 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 使用DIS SDK列出当前活动的通道。 使用setLimit方法设定每次查询时返回的通道数量，若不指定则默认返回的通道数量上限为10。即通道数量少于等于10时显示实际通道数量，通道数量大于10时显示为10。
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持原本使用Kafka Client上传数据的用户，以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据
DIS Spark Streaming概述 DIS Spark Streaming是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持将DIS作为数据源创建DStream对接SparkStreaming。 DIS Spark Streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark
Protobuf格式上传流式数据 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 初始化DIS客户端，加入一项参数bodySerializeType，如下所示： cli = disclient(endpoint='', ak=os.environ.get("HUAWEICLOUD_SDK_AK")
下载数据之消费位移 消费位移确认有自动提交与手动提交两种策略，在创建DISKafkaConsumer对象时，通过参数enable.auto.commit设定，true表示自动提交（默认）。 自动提交策略由消费者协调器（Coordinator）每隔${auto.commit.interval
初始化DIS客户端 您可以使用以下方法初始化DIS SDK客户端实例。其中，“endpoint”，“ak”，“sk”，“region”，“projectId”信息请参考获取认证信息。 cli = disclient(endpoint='**your-endpoint**',
验证Plugin 验证DIS Source 使用PuTTY工具远程登录Flume所在服务器。 确认已配置好包含dis source的配置文件 可基于Flume自带的flume-conf.properties.template修改，文件样例如下所示： agent.sources =
安装Plugin 前提条件 已安装PuTTY工具。 操作步骤 使用PuTTY工具(或其他终端工具)远程登录Flume服务器。 进入到Flume的安装目录。 cd ${FLUME_HOME} 上传“dis-flume-plugin-X.X.X.zip”安装包到此目录下。 解压安装包。
ProjectID 通道名称起始位置Streaming批次时间 如在华北-北京1测试，则参数示例为 https://dis.${region}.cloud.com ${region} YOU_AK YOU_SK YOU_PROJECTID YOU_STREAM_NAME latest 10
DIS Flink Connector概述 DIS Flink Connector是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk。 DIS Flink Connector支持将DIS作为数据源创建Stream对接Flink。 父主题： 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
channel的名称。 请根据实际情况配置 type 是 Source的类型。 com.cloud.dis.adapter.flume.source.DISSource streams 是 指定在DIS服务上创建的通道名称。 与DIS控制台“购买接入通道”时配置的“通道名称”取值一致。 ak
卸载Plugin(可选) 操作步骤 使用PuTTY工具远程登录Flume所在服务器。 停止Flume程序。 进入DIS Flume Plugin插件所在的目录。 cd ${FLUME_HOME} cd dis-flume-plugin 卸载DIS Flume Plugin。 dos2unix
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持原本使用Kafka Client上传数据的用户，以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据
Spark Streaming依赖： <dependency> <groupId>com.cloud.dis</groupId> <artifactId>cloud-dis-spark-streaming_2.11</artifactId> <version>1
下载数据之消费位移 消费位移确认有自动提交与手动提交两种策略，在创建DISKafkaConsumer对象时，通过参数enable.auto.commit设定，true表示自动提交（默认）。 自动提交策略由消费者协调器（Coordinator）每隔${auto.commit.interval
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